神经网络自适应滤波器在故障诊断中的应用

分析了用自适应滤波器进行故障诊断的方法．针对该方法在计算上要花费大量时间、难于完成实时诊断任务的缺点，提出了用神经网络自适应滤波器来完成故障诊断的方法．神经网络有极快的运行速度，能很好地完成实时诊断任务．     

固定无线传输中的公务系统

讨论了固定无线传输干线上中、大容量数字微波系统中的公务系统，并研制了一种性能优于现有单话路系统的３话路公务系统。采用集成度高的开关电容滤波器，构成高阶分路滤波器；还提出了数字公务系统的构成、７０４ｋｂ／ｓ复接帧的帧结构及实现方案。     

介质腔稳频MIC射电接收的研究

本文研究的是射电望远镜中的本机振荡源、混频器和前中放三部分的混合MIC,对高Q介质稳频的反射型与反馈型两种振荡器的综合方式,理论上作了重点分析探讨,并研制成带有DRO的MIC组件。     

语境因素在The Sampler一文的语篇理解中的应用

运用背景知识,认知模式,认知语境知识和知识草案等理论去分析理解购物行为模式,通过分析行为模式的特殊性以及对词语标记性的运手,揭示了一个特殊购物者———TheSam-pler———充满孤独无助的内心世界。     

希尔伯特变换器优化设计研究

提出了一种基于神经网络算法的希尔伯特变换器优化设计方法，证明了神经网络算法的收敛性，提出了希尔伯特变换器的优化设计实例。仿真结果表明了该网络模型是高效的神经网络模型。     

基于RBF网络的增量学习

提出了一种基于径向网络的增量学习算法 ,在对新样本进行学习时 ,通过恢复受干扰样本的方式来尽可能保持已有的知识不变 .模拟实验证明了本算法的正确性和有效性 .     

高频等离子体化学气相淀积法制备TiO2超细粒子

利用ＴｉＣｌ４＋Ｏ２体系，在高频等离子体化学气相淀积反应器中合成了纯度高、粒度细的ＴｉＯ２粒子。考察了工艺条件对ＴｉＯ２粒子物性的影响；探讨了ＴｉＯ２粒子晶型控制的方法，金红石型质量分数可通过工艺条件控制；探讨了ＴｉＯ２粒子晶型控制的方法。金红石型质量分数可通过工艺条件控制，减少ＴｉＯ２单体浓度可提高金红石型质量分数；也可通过在原料ＴｉＣｌ４中添加ＡｌＣｌ３等晶型转化剂，使可转化为单一金红石型Ｔｉ     

基于神经网络的建筑行业投标报价研究

在建筑行业的投标报价过程中，如何在众多的信息中选出对最终报价影响较大的几项因素以及如何确定这些因素与最终报价之间的关系是一个棘手的问题．论文针对这两大难题提出了基于神经网络技术的解决方法．首先根据贡献变量分析理论确定出影响报价结果的9个报价因素，从而建立起基于神经网络的报价模型，然后在所确定模型的基础上改进传统的BP算法，进一步提高网络的泛化能力．从实际应用的结果可以看出，经过变量选择后所确定的报价因素是合理的，改进学习算法后的网络的泛化能力也有了很大的提高．     

Non-Minimum Phase Nonlinear System Predictive Control Based on Local Recurrent Neural Networks

Abstract: After a recursive multi-step-ahead predictor for nonlinear systems based on local recurrent neural networks isintroduced, an intelligent PID controller is adopted to correct the errors including identified model errors and accumulatederrors produced in the recursive process. Characterized by predictive control, this method can achieve a good controlaccuracy and has good robustness. A simulation study shows that this control algorithm is very effective.